在人工智能技术蓬勃发展的浪潮下，越来越多企业将 AI 纳入 IT 投资重点，期望借助 AI 实现业务创新与效率提升。然而，AI 项目往往面临高投入、长周期、效果难预估等问题，其中智能体 token 成本作为新兴且关键的支出项，也逐渐成为企业 AI 成本管理的重要挑战。如何做好 IT 在 AI 上的成本管理，尤其是科学管控智能体 token 成本，成为企业亟待解决的重要课题。

一、战略导向，明确 AI 投资方向与预算规划

企业在进行 AI 投资前，首先需将 AI 战略与企业整体业务目标深度绑定。以零售企业为例，若企业致力于提升客户购物体验，其 AI 投资可能集中于智能客服、个性化推荐系统等；若目标是优化供应链管理，则会加大对 AI 预测需求、智能仓储调度等方面的投入。明确投资方向后，制定科学的 AI 预算规划。

预算编制过程中，企业对 AI 项目成本进行细致分类，除涵盖硬件成本（如 GPU 服务器、AI 加速卡等）、软件成本（AI 算法框架授权、数据标注工具等）、数据成本（数据采集、清洗、存储费用）、人力成本（AI 研发团队薪酬、外部专家咨询费）以及服务成本（云计算平台 AI 服务调用费用）外，单独增设智能体 token 成本类别。企业结合历史使用数据、业务增长预期以及智能体调用频率预测，估算 token 采购或生成所需费用，并采用滚动预算的方式，根据业务场景变化、智能体功能迭代动态调整预算分配，确保资金精准投入到关键领域。

二、全流程管控，降低 AI 项目成本

（一）硬件资源的高效配置与优化

AI 训练和推理对硬件性能要求极高，硬件成本往往占据较大比重。企业通过评估 AI 项目的计算需求，选择性价比高的硬件设备。对于非核心业务或计算需求波动较大的场景，采用云计算服务按需租用 GPU 资源，避免一次性大规模硬件采购造成的闲置浪费。同时，利用虚拟化技术对硬件资源进行整合，实现多项目共享，提升资源利用率，降低单位计算成本。

（二）软件与算法的自主研发与开源利用

在软件和算法层面，企业权衡自主研发与外部采购。对于具有战略价值、且自身技术能力允许的核心算法，组建内部团队进行自主研发，减少对外部供应商的依赖，降低长期授权费用。积极采用开源 AI 框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch 等，在其基础上进行二次开发，缩短研发周期，降低开发成本。此外，与高校、科研机构合作，共享技术成果，进一步分摊研发费用。

（三）数据成本的精细化管理

数据是 AI 发展的基石，但数据获取、处理和存储成本不容忽视。企业建立数据管理规范，明确数据采集的必要性和优先级，避免过度采集冗余数据。在数据标注环节，采用半自动化标注工具和众包模式，提高标注效率，降低人工成本。同时，优化数据存储架构，将冷数据迁移至低成本存储介质，对热数据进行压缩处理，减少存储费用支出。

（四）智能体 token 成本的专项管控

企业构建智能体 token 使用监测平台，实时追踪各业务场景下智能体的 token 消耗情况，按日、周、月生成详细的消耗报表。通过分析历史数据，建立 token 消耗预测模型，结合业务量波动趋势，提前规划 token 采购或生成计划，避免因临时需求产生高额成本。同时，优化智能体的提示词设计，通过精准的指令描述减少无效 token 消耗；对智能体输出内容进行筛选和复用，提高 token 使用效率。此外，探索与云服务商、token 供应商的长期合作协议，争取更优惠的采购价格和灵活的计费方式，降低单位 token 成本。

三、建立 AI 项目成本与效益评估体系

（一）构建多维度成本与效益指标

企业建立涵盖成本、进度、质量和效益的多维度评估指标体系。在成本维度，除设置硬件采购成本节约率、软件研发成本偏差率等指标外，新增智能体 token 成本节约率、token 单位产出价值等指标；在进度维度，监控 AI 项目关键节点按时完成率；在质量维度，评估 AI 模型的准确率、召回率等性能指标；在效益维度，设定客户满意度提升率、运营成本降低率、销售额增长率等业务指标，全面衡量 AI 项目的投入产出情况。

（二）动态跟踪与及时优化决策

利用数字化管理工具，对 AI 项目进行全生命周期动态跟踪。定期对比实际成本与预算、实际效益与预期目标，分析偏差原因。若发现某智能客服项目因业务量激增导致 token 成本超支，但客户满意度显著提升，企业可评估是否追加 token 预算或优化智能体性能；若某数据分析项目 token 成本可控但未达到预期效益，则及时调整智能体调用策略或优化提示词设计。通过持续的监控与优化，确保每一笔 AI 投资都能实现价值最大化。

四、人才培养与团队建设，提升成本管理软实力

企业重视 AI 人才培养与团队建设，一方面通过内部培训提升现有 IT 人员的 AI 技术能力和成本管理意识，开展智能体 token 成本优化专项培训，使其在项目实施过程中主动关注 token 成本控制；另一方面，引进具备 AI 专业知识和成本管理经验的复合型人才，为企业制定科学的 AI 成本管理策略。此外，建立有效的激励机制，鼓励团队成员提出 token 成本优化方案，从人力层面保障 AI 成本管理的有效落地。

在 AI 技术不断革新的时代，企业做好 IT 在 AI 领域的成本管理，尤其是强化智能体 token 成本管控，不仅能提升资源利用效率，降低运营风险，更能为企业在激烈的市场竞争中赢得优势。通过战略规划、全流程管控、科学评估和人才建设等多举措并行，企业将实现 AI 投资的精准化、高效化，推动业务持续创新与高质量发展。